AIDD
エンタープライズ向け組織運用型AIソリューション「eBase」「Light Forge」
AI を組織で活用するために必要なのは、正しく判断するための知識基盤と、
組織共通で実行・統制するための実行基盤です。
当社は、この 2 つを「eBase（知識基盤）」と「Light Forge（協働・実行基盤）」として一体で提供します。
AIDD
eBase
知識基盤
IT開発資産をAIが正しく使える状態にする
業務文書や設計情報、ソースコード、過去案件の知見をAI-Ready化し、AIが継続的に参照・判断できる知識基盤を構築します。
散在するIT開発資産をAI-Readyな知識サービスへ変換
社内に散在する仕様書・設計書・ソースコード・運用ログを構造化し、Ontology（オントロジー）で用語と概念の意味を統一し、Knowledge Graphとして関係づけることで、AIが直接参照できる知識基盤に変えます。
参照は認証とスコープ制御のもとで行われ、根拠を原文まで追跡できます。
AIが業務知識を正しく使うための、4つの処理層
業務資産を単に検索できる状態にするのではなく、構造化し、言葉と概念を統一し、関係性と原文を保持したうえで、検索・推論できる知識へと変換します。
4つの処理層を通じて、AIが業務文脈や根拠を踏まえて知識を参照できる状態をつくり、MCP Serviceを通じて安全に提供します。
読めない資産を、機械が扱える形に
仕様書・設計書・ソースコード・運用ログから、登場する実体とその関係を抽出し、JSONやASTといった統一フォーマットに変換します。
これがないと：PDFやExcelのままでは、AIは「どこに何が書いてあるか」を毎回推測するしかありません。
言葉の揺れをなくす（Core Capability）
「顧客」「クライアント」「利用者」――同じものを指す言葉を、業務Ontology（オントロジー）・用語辞書・概念階層によって一つの概念に統一します。
これがないと：表記が違うだけで検索から漏れ、AIはその資料が存在しないものとして回答します。
関係・意味・原文を同時に持つ
実体と関係を保持するKnowledge Graph、意味の近さを扱うVector Store、原文を保持するDocument Storeの3つを並存させます。
これがないと：「関連しそうな文章」は出せても、「なぜそう言えるのか」を原文まで辿れません。
探すのではなく、辿る
意味の近さで探すセマンティック検索に、関係をたどるグラフ推論と、因果・依存関係の推論を組み合わせます。
これがないと：「この機能を変更すると、どこに影響するか」という問いに、AIは推測で答えることになります。
AIが安全に参照するための窓口
構造化・意味統一・関係化を経た知識を、業界標準プロトコル（MCP）の統一APIとして提供します。認証・参照範囲の制御・監査ログを備え、誰がいつ何を参照したかが記録されます。
これがないと：知識を整えても、AIに渡す経路と参照範囲を絞る仕組みを、接続先ごとに作り込むことになります。また、誰がどの範囲まで参照したかが残らず、監査や説明責任の求められる業務には載せられません。
eBaseの価値企業の知識を、AIが正しく使える状態にする
- 業務文脈に即した出力
- 表記ゆれによる検索漏れの排除
- 因果・依存に基づく判断支援
- 要件・仕様・コードの追跡性維持
Light Forge
協働・実行基盤
人とエージェントが同じ工程で協働する組織運用基盤
個人の生産性向上にとどまっていたAI活用を、組織の成果に変える。Light Forgeはエージェントを「同じ工程で働く仲間」として扱い、上流は協働（Co-Work）型、下流はエージェント主導＋Human Gate型で、工程ごとに人の判断点を設計します。
個人に閉じたAI利用を、組織で統制できる実行基盤へ転換
AIの導入が進む一方、個人ごとの利用に閉じたままでは、判断や成果が属人化し、プロセスや証跡も組織に蓄積されません。
Light Forgeは、AIエージェントを人と同じ運用フレームの中に組み込み、役割・ワークフロー・承認・ガバナンスのもとで協働できる実行基盤です。
AIの働きと人の判断、成果、履歴を組織として管理・可視化することで、局所的な効率化にとどまらない、継続的なAI活用へとつなげます。
Light Forgeの6つの機能と課題への対応
Light Forgeは、組織運用を前提としたAIの運用・統制基盤です。
6つのメイン機能により、統制された自律的AIチーム、協働品質を担保する設定資産、既存ツールへの自然な組み込みを実現します。
解決⇒01属人化
役割・権限・ツールを持つAIエージェントを定義し、柔軟に編成・管理します。
これがないと：AIの使い方が個人のプロンプト次第になり、担当者が変われば成果の品質も変わります。
解決⇒02ブラックボックス化
業務プロセスに合わせてAIのフローを設計・構築し、再利用可能にします。
これがないと：どの工程でAIが何を判断したかが残らず、成果物の妥当性を後から説明できません。
解決⇒03組織知の欠落
Skill・Rule・Templateなどの設定資産を一元管理し、品質と生産性を高めます。
これがないと：うまくいった進め方が個人の手元に留まり、組織の資産として次の案件に引き継がれません。
解決⇒04責任境界の曖昧さ＋06経済性の不透明さ
利用状況の可視化と分析を行い、品質改善とリソース最適化を実現します。
これがないと：誰がどの範囲でAIを動かしたかが見えず、責任の所在も費用の妥当性も示せません。
解決⇒05監査・証跡への不適合
アクセス制御・承認フロー・監査ログにより、AI運用のガバナンスを強化します。
これがないと：アクセス範囲や承認の記録が残らず、監査で「統制されている」ことを示せません。
土台⇒AIを組織の能力として定着させる
既存の開発・業務ツールとシームレスに連携し、業務の流れを止めません。
これがないと：AIが既存の業務の流れから切り離され、使うたびに人が手作業でつなぐ工程が増えます。
Light Forgeが、AI活用を「個人」から「組織」へ変える
Light Forgeは、人とAIエージェントを共通の運用フレームでつなぎ、役割と境界の明確化、過程と証跡の可視化、ノウハウの組織資産化を実現します。
個人の作業から、組織の工程へ
企画から運用までの各工程にエージェントが配置され、上流は人と対等に協働、下流はエージェントが主導し、人が要所で判断・承認します。誰がどこまで判断するのかが、工程の形で決まります。
個人の画面から、組織の記録へ
人とエージェントの往来、判断、成果物、そして利用量が、同一パネル上に残ります。属人化とブラックボックス化を構造的に抑制します。
個人の経験から、組織の資産へ
個人のプロンプト操作に閉じていた知見が、設定資産として残り、組織能力として継続的に進化します。
Light Forgeの価値AIを、組織で安全に動かせる状態にする
- 自律AIチームを統制する
- 規約で守らせ、SKILLで教える
- 人の確認を工程に組み込む
エンタープライズ向け
組織運用型AIソリューション「eBase」「Light Forge」
AI を組織で活用するために必要なのは、正しく判断するための知識基盤と、組織共通で実行・統制するための実行基盤です。当社は、この 2 つを「eBase（知識基盤）」と「Light Forge（協働・実行基盤）」として一体で提供します。
AIDD
知識基盤
eBase
業務文書をAI-Ready化し、参照知識基盤（Ontology / Knowledge Graph / MCPサーバー）を構築・稼働させる。
協働・実行基盤
Light Forge
人とエージェントが協働で工程を実行する統合プラットフォーム。組織運用機能とガバナンスを一体で提供する。
図1 AIDDアーキテクチャ
eBase
知識基盤
IT開発資産をAIが正しく使える状態にする
業務文書や設計情報、ソースコード、過去案件の知見をAI-Ready化し、AIが継続的に参照・判断できる知識基盤を構築します。
散在するIT開発資産をAI-Readyな知識サービスへ変換
社内に散在する仕様書・設計書・ソースコード・運用ログを構造化し、Ontology（オントロジー）で用語と概念の意味を統一し、Knowledge Graphとして関係づけることで、AIが直接参照できる知識基盤に変えます。
参照は認証とスコープ制御のもとで行われ、根拠を原文まで追跡できます。
図2 eBase Pipeline
AIが業務知識を正しく使うための、4つの処理層
業務資産を単に検索できる状態にするのではなく、構造化し、言葉と概念を統一し、関係性と原文を保持したうえで、検索・推論できる知識へと変換します。4つの処理層を通じて、AIが業務文脈や根拠を踏まえて知識を参照できる状態をつくり、MCP Serviceを通じて安全に提供します。
構造化処理層
読めない資産を、機械が扱える形に
仕様書・設計書・ソースコード・運用ログから、登場する実体とその関係を抽出し、JSONやASTといった統一フォーマットに変換します。
これがないと：PDFやExcelのままでは、AIは「どこに何が書いてあるか」を毎回推測するしかありません。
Ontology（オントロジー）層Core Capability
言葉の揺れをなくす（Core Capability）
「顧客」「クライアント」「利用者」――同じものを指す言葉を、業務Ontology（オントロジー）・用語辞書・概念階層によって一つの概念に統一します。
これがないと：表記が違うだけで検索から漏れ、AIはその資料が存在しないものとして回答します。
知識ストレージ層
関係・意味・原文を同時に持つ
実体と関係を保持するKnowledge Graph、意味の近さを扱うVector Store、原文を保持するDocument Storeの3つを並存させます。
これがないと：「関連しそうな文章」は出せても、「なぜそう言えるのか」を原文まで辿れません。
ハイブリッド検索・推論層
探すのではなく、辿る
意味の近さで探すセマンティック検索に、関係をたどるグラフ推論と、因果・依存関係の推論を組み合わせます。
これがないと：「この機能を変更すると、どこに影響するか」という問いに、AIは推測で答えることになります。
OUTPUT: MCP Service
AIが安全に参照するための窓口
構造化・意味統一・関係化を経た知識を、業界標準プロトコル（MCP）の統一APIとして提供します。認証・参照範囲の制御・監査ログを備え、誰がいつ何を参照したかが記録されます。
これがないと：知識を整えても、AIに渡す経路と参照範囲を絞る仕組みを、接続先ごとに作り込むことになります。また、誰がどの範囲まで参照したかが残らず、監査や説明責任の求められる業務には載せられません。
eBaseの価値企業の知識を、AIが正しく使える状態にする
- 業務文脈に即した出力
- 表記ゆれによる検索漏れの排除
- 因果・依存に基づく判断支援
- 要件・仕様・コードの追跡性維持
Light Forge
協働・実行基盤
人とエージェントが同じ工程で協働する組織運用基盤
個人の生産性向上にとどまっていたAI活用を、組織の成果に変える。Light Forgeはエージェントを「同じ工程で働く仲間」として扱い、上流は協働（Co-Work）型、下流はエージェント主導＋Human Gate型で、工程ごとに人の判断点を設計します。
個人に閉じたAI利用を、組織で統制できる実行基盤へ転換
AIの導入が進む一方、個人ごとの利用に閉じたままでは、判断や成果が属人化し、プロセスや証跡も組織に蓄積されません。Light Forgeは、AIエージェントを人と同じ運用フレームの中に組み込み、役割・ワークフロー・承認・ガバナンスのもとで協働できる実行基盤です。AIの働きと人の判断、成果、履歴を組織として管理・可視化することで、局所的な効率化にとどまらない、継続的なAI活用へとつなげます。
図3 協働・実行基盤への再定義
Light Forgeの6つの機能と課題への対応
Light Forgeは、組織運用を前提としたAIの運用・統制基盤です。6つのメイン機能により、統制された自律的AIチーム、協働品質を担保する設定資産、既存ツールへの自然な組み込みを実現します。
Capability 01エージェント定義・編成
解決⇒01属人化
役割・権限・ツールを持つAIエージェントを定義し、柔軟に編成・管理します。
これがないと：AIの使い方が個人のプロンプト次第になり、担当者が変われば成果の品質も変わります。
Capability 02ワークフロー設計
解決⇒02ブラックボックス化
業務プロセスに合わせてAIのフローを設計・構築し、再利用可能にします。
これがないと：どの工程でAIが何を判断したかが残らず、成果物の妥当性を後から説明できません。
Capability 03Skill・Rule・Template管理
解決⇒03組織知の欠落
Skill・Rule・Templateなどの設定資産を一元管理し、品質と生産性を高めます。
これがないと：うまくいった進め方が個人の手元に留まり、組織の資産として次の案件に引き継がれません。
Capability 04監視・分析・利用量管理
解決⇒04責任境界の曖昧さ＋06経済性の不透明さ
利用状況の可視化と分析を行い、品質改善とリソース最適化を実現します。
これがないと：誰がどの範囲でAIを動かしたかが見えず、責任の所在も費用の妥当性も示せません。
Capability 05個別ガバナンス統制
解決⇒05監査・証跡への不適合
アクセス制御・承認フロー・監査ログにより、AI運用のガバナンスを強化します。
これがないと：アクセス範囲や承認の記録が残らず、監査で「統制されている」ことを示せません。
Capability 06周辺ツール連携
土台⇒AIを組織の能力として定着させる
既存の開発・業務ツールとシームレスに連携し、業務の流れを止めません。
これがないと：AIが既存の業務の流れから切り離され、使うたびに人が手作業でつなぐ工程が増えます。
Light Forgeが、AI活用を「個人」から「組織」へ変える
Light Forgeは、人とAIエージェントを共通の運用フレームでつなぎ、役割と境界の明確化、過程と証跡の可視化、ノウハウの組織資産化を実現します。
個人の作業から、組織の工程へ
企画から運用までの各工程にエージェントが配置され、上流は人と対等に協働、下流はエージェントが主導し、人が要所で判断・承認します。誰がどこまで判断するのかが、工程の形で決まります。
個人の画面から、組織の記録へ
人とエージェントの往来、判断、成果物、そして利用量が、同一パネル上に残ります。属人化とブラックボックス化を構造的に抑制します。
個人の経験から、組織の資産へ
個人のプロンプト操作に閉じていた知見が、設定資産として残り、組織能力として継続的に進化します。
Light Forgeの価値AIを、組織で安全に動かせる状態にする
- 自律AIチームを統制する
- 規約で守らせ、SKILLで教える
- 人の確認を工程に組み込む
